빅데이터 기반의 김해공항 관련 텍스트마이닝: 코로나 이전과 이후의 비교를 중심으로 = Text mining related to Gimhae Airport based on big data: Comparing before and after COVID-19

국문 초록 (Abstract)

COVID-19는 지방 공항에 여러 가지 변화를 가져다 주었다. 하지만 지금까지 COVID-19로 인해 지방 공항에 어떤 변화가 생겼는지에 대한 연구는 이루어지고 있지 않다. 이에 본 연구는 COVID-19 이전 기간과 COVID-19 이후 기간, 김해 공항 여행과 관련된 일반인의 인식을 확인하고자 하였다. 기존 항공 분야에서 많이 활용되었던 설문지 방식이 아닌 빅데이터를 활용한 분석기법으로 포털 사이트에서 언급된 김해 공항 여행과 관련한 인식을 검증하였다. 이를 위해 한국어 텍스트 마이닝이 가능한 텍스톰 4.0을 활용하여, 네이버, 다음, 구글에서 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터는 구조적 등위성 분석을 거쳐 군집을 확인하였다. COVID-19 이전 기간 8개의 군집이 형성되었다. 군집 결과 1: 항공여행으로 중국, 일본으로 향하는 관광객, 2: 베트남, 태국으로 향하는 항공상품, 3: 싱가폴 직항 노선, 4: 유럽 직항 노선 개설, 5: 외투 보관 서비스, 6: 지방공항 여행객의 혜택, 7: 면세품 관련 서비스, 8: 공항에서 카드 이용시 혜택으로 나타났다. COVID-19 이후 기간 7개의 군집이 형성되었다. 군집 결과 1: 부산여행, 2:COVID-19 기간 제주도 여행, 3: 면세점 입찰, 4: 항공수요 활성화, 5: 위드코로나에 대한 기대감, 6: 무착륙 비행, 7: 비행 스케쥴로 구성되었다. 그리고 감성분석 결과 상이한 원인으로 감성분석 결과가 달라지는 것을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 COVID-19를 기준으로 달라진 김해 공항 여행에 대한 인식을 확인하였고, 이를 기반으로 추후 공항 발전의 방향성을 제시한다는 의의를 갖고 있다.

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